请问单向重复测量方差分析和双向重复测量方差分析是什么意思？
单因素方差分析，又称为完全随机设计方差分析,如你设计不进行4个时间点测量，则应该用单因素方差分析；
重复测量数据分差分析，故名思议，每个受试对象在不同时间点进行了重复测量，因此应该采用重复测量数据的方差分析，主要因为不同时间点测量数据不再相互独立，有背方差分析的7字决“独立、正态、方差齐”。
拓展资料：
试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平，若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。
方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据试验指标的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。
在方差分析中，我们将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素可分为两类，一类是人们可以控制的(如原材料、设备、学历、专业等因素)；另一类人们无法控制的(如员工素质与机遇等因素)。下面所讨论的因素都是指可控制因素。
每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验；如果多于一个因素在改变，则称为多因素试验。因素常用大写字母A，B，C，…来表示，因素A的水平用来表示
参考链接：百度百科-单因素方差分析
单因素方差分析与重复测量资料方差分析有什么区别
重复测量方差：相关领域（比如医学研究）时，常常需要对同一观察单位重复进行多次测量，比如对病例在不同时间点进行多次测量，此类数据称为重复测量资料。由于此类数据同一对象多次测量之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析。
重复测量方差分析时涉及两个重要的术语名词，分别是组内和组间。比如有这样一项关于抑郁症的研究，共有12名患者，分别6名患者使用新药或者旧药；并且分别测试12名患者用药后分别第1周，第4周和第8周时的抑郁程度。因此数据中涉及到时间点的记录，和组别的记录。时间点则称之组内项；组别称为组间项；
（1）重复测量方差搜集的数据格式如下：
（2）将数据上传SPSSAU之前需要对格式进行处理，重复测量数据是指同一批样本（病例）在不同的时间点测量了多次数据，因此重复测量数据的特殊之处在于一定会有ID号（即样本或者病例号），以及时间点数据。参考如下：
SPSSAU实验/医学研究→重复测量方差。
分析组间效应，即两种药物类型（新药和旧药）对于抑郁的差异性，上表可知：药物类型并没有呈现出显著性(F =0.224,p =0.646>0.05)，说明新药和旧药对于抑郁症没有明显的差异，也即说明药物对于抑郁症治疗没有明显的帮助。
针对组内项时间点进行球形度检验可知：本次重复测量方差模型没有通过球形度检验(p=0.031<0.05)，并且球形度W值为0.463<0.75，因此最终应该以GG校正结果为准。
球形度检验显示最终应该使用GG校正结果，上表格中用蓝色标识出最终需要查看的结果值。对于时间点来看，其呈现出0.1水平的显著性(F =4.136，p =0.055 0.05)，说明并不存在差异效应。
的不同部位(或组织) 上重复获得指标的观测值。最简单的重复测量设计是对每个变量
的水平前后测量两次, 计算变化值(试后数据- 试前数据) 或变化率(变化值/ 试前数
据) 。这种比较采用配对t 检验。这种设计符合毒理、药理、临床试验本身的特点, 尤其
是所需试验例数较少, 在医学研究领域中得到广泛的应用。如在药物非临床实验研究中
收集的时序关系的试验数据, 同一种药物不同剂型在不同时间的血药浓度, 病人在不同
时间对药物的生理反应等。在不同的剂量和时间中, 施以几种不同的药物, 这时每组分
成三种因子: 药物、剂量、时间。通过对这些资料进行重复测量设计的方差分析[1 ] , 可
以了解药物的起效时间, 持续时间, 并对整个动态过程中不同剂量、药物药效的显著性
检验做出综合判断。是否可以这样理解，配对t检验是重复测量方差分析的最简单的形式，就好象独立样本t检验是单因素方差分析的最简单的形式？重复测量方差分析，有重复因素，比如时间、部位等。
http://zhidao.baidu.com/link?url=kLN7e_8_y2kmRYSREJeRvj_C7l0Te5l6TWAxmiFYiri-gOsrnEP1o9aC6Ckdu6dFj1BKYNO6ZTW2QQtd2u-_PgLjSKNNgsBMw7qftK6NdwC
莘腾：以了解药物的起效时间, 持续时间, 并对整个动态过程中不同剂量、药物药效的显著性 检验做出综合判断。是否可以这样理解，配对t检验是重复测量方差分析的最简单的形式，就好象独立样本t检验是单因素方差分析的最简单的形式？重复测量方差分析，有重复因素，比如时间、部位等。http:\/\/zhidao.baidu.com\/link?
莘腾：重复测量数据的分析思路，采用重测测量方差分析的方法进行主效应，时间效应和交互效应的研究，获取组间整体、时点间整体，交互作用的3对F，P，再整体解释一下。如果交互效应显著，则分析不同时间点组间差异，组内不同时间点差异即可。组间单因素方差分析，组内配对t检验矫正a水平。
莘腾：1、打开实验数据文件，再依次点击“分析”--“一般线性模型”--“重复测量”，弹出“重复度量因子”对话框。2、点击“被试内因子名称”中的因子1，修改成weight,也可默认不修改。“级别数”框中输入重复测量次数”3“，单击”添加“按钮。然后单击左下角的”定义“按钮。3、将3次测量“第一月”、“...
莘腾：双因素方差分析是指无交互作用的两个因素的方差分析.重复双因素方差分析是指有交互作用的两个因素的方差分析.还好今年刚参加过再教育培训,刚好报了这堂课.举个简单的例子：例如种粮食,不加任何肥料每亩产量300kgs,只加氮肥产量360kgs,只加磷肥产量340kgs,两种肥料都加产量450kgs.只加氮肥增产=360-300=...
莘腾：重复测量方差分析是一种用于分析重复测量数据的统计方法，适用于以下条件：数据满足球对称性假设：重复测量数据的各个观测值之间相互对称，满足球对称性假设。这是由于重复测量方差分析基于多元方差分析，而多元方差分析的前提是数据满足球对称性假设。数据具有可加性：重复测量数据的各个因素之间具有可加性，即...
莘腾：揭秘重复测量方差分析的奥秘欢迎来到李睿怡硕士的心理学统计系列课堂，我们将一起探索单因素重复测量方差分析(RANOVA)在实验设计与数据分析中的魅力。从有氧运动对最大摄氧量影响的案例入手，我们将剖析被试间与被试内设计的对比，以及它们在成本效益和统计功效上的独特价值。在当前研究环境中，如疫情期间，...
莘腾：双因素方差分析是指无交互作用的两个因素的方差分析。重复双因素方差分析是指有交互作用的两个因素的方差分析。还好今年刚参加过再教育培训，刚好报了这堂课。交互作用是什么意思呢？举个简单的例子：例如种粮食，不加任何肥料每亩产量300kgs，只加氮肥产量360kgs，只加磷肥产量340kgs，两种肥料都加产量...
莘腾：单因素方差分析室最简单的……好好学学吧。打开spss，输入数据首先要定义变量，在data view中，如变量名variable，变量标签lable ，值标签value，变量类型type等。然后在数据窗口输入数据。然后就是分析了，点分析——均值比较——方差分析，就出来结果了，然后看着结果自己分析一下显著性了。
莘腾：1、研究设计中包含至少三个重复测量水平，如不同的时间点或不同的处理条件。2、收集的数据应该是计量资料，即可通过测量得到的数值型数据。3、不同测量水平上的数据应该服从正态分布，近似正态分布。4、不同研究对象之间的测量应该是相互独立的，一个对象的测量结果不会影响另一个对象的测量结果。5、...
莘腾：操作方法如下：1、首先需要整理数据，数据文件结构对重复测量方差分析很重要，一定要把每次测量作为一个变量。2、数据录入spss并进行整理。3、分析——一般线性模型——单变量。4、选择变量到各自对应的变量框。5、饱和多因素方差分析结果：这里同样有R方，显著性，还有平方和。
